由穀歌健康牽頭的一項英美合作研究顯示，人工智能係統在預測乳腺癌方麵比放射科醫生做得更好。研發該技術的團隊希望它能廣泛應用於(yu) 改善癌症護理。

及早發現癌症可提高治療成功的機會(hui) 。這就是為(wei) 什麽(me) 許多國家經常用一種叫作乳房X光片的X光掃描技術檢查女性是否存在乳腺癌的跡象。

在英國，年齡在50歲到71歲之間的女性每3年要接受一次掃描。美國癌症協會(hui) （ACS）建議年齡在45歲至54歲之間的女性每年接受一次掃描，並建議年齡在55歲及以上的女性每一兩(liang) 年接受一次掃描。

但這樣的項目遠非完美。放射科醫生可能會(hui) 漏掉一些女性的癌症跡象，而另一些可能永遠不會(hui) 發展出癌症病變的人則被開出苛刻的化學和外科治療處方。

在10年的時間裏，美國接受乳房X光檢查的女性有一半會(hui) 出現假陽性結果。2014年，加拿大的一項大型研究發現，從(cong) 長遠來看，每年進行乳房掃描的女性並不比男性更有可能在乳腺癌中存活下來。

為(wei) 了提高診斷水平，穀歌健康的員工對人工智能係統進行了訓練，進而對來自英國和美國的9.1萬(wan) 名女性的乳房X線照片進行了分析。

在每一項研究中，研究人員都對女性進行了兩(liang) 到三年的跟蹤調查，以確定她們(men) 是否患上乳腺癌。隨後，該團隊用另外2.8萬(wan) 張乳房X光照片測試了該人工智能係統。

與(yu) 放射科醫生的意見相比，人工智能係統在美國樣本中的假陽性結果減少了5.7%，在英國樣本中的假陽性結果減少了1.2%。

這些數字聽起來可能很小，但考慮到美國年齡在40歲及以上的女性中有65%在過去兩(liang) 年內(nei) 做過乳房X光檢查，這些數字代表了數量巨大的女性。

在另一項實驗中，研究小組讓人工智能與(yu) 6名獨立工作的放射科醫生進行比較。即使醫生有病人及其家庭病史，人工智能的表現也比放射科醫生好11.5%。

盡管該係統的結果並不比兩(liang) 名放射科醫生一起工作（英國和其他歐洲國家評估乳房X光檢查時所要求的醫生人數）時更好，“但似乎很有希望”。

人工智能係統可以提供第二種意見，而無須支付費用，也不會(hui) 麵臨(lin) 找第二名放射科醫生的困難。

完